"""
增量学习服务
实现模型的持续更新和优化
"""

import asyncio
import logging
from typing import Dict, Any, List, Optional
from collections import deque
from datetime import datetime
import pickle
import numpy as np

from src.utils.logging import get_logger

logger = get_logger(__name__)


class IncrementalLearningService:
    """增量学习服务类，用于模型的持续更新和优化"""
    
    def __init__(self, buffer_size: int = 1000, update_threshold: int = 100):
        """
        初始化增量学习服务
        
        Args:
            buffer_size: 缓冲区大小
            update_threshold: 更新阈值
        """
        self.training_buffer = deque(maxlen=buffer_size)
        self.update_threshold = update_threshold
        self.model = None
        self.last_update_time = datetime.utcnow()
        self.update_count = 0
        
        logger.info("增量学习服务初始化完成")
    
    def add_training_sample(self, sample: Dict[str, Any]):
        """
        添加训练样本
        
        Args:
            sample: 训练样本
        """
        self.training_buffer.append(sample)
        
        # 如果达到更新阈值，触发增量学习
        if len(self.training_buffer) >= self.update_threshold:
            asyncio.create_task(self._incremental_update())
            
    async def _incremental_update(self):
        """增量更新模型"""
        try:
            # 使用缓冲区中的数据进行微调
            new_data = list(self.training_buffer)
            
            # 在现有模型基础上进行增量训练
            if self.model:
                await self._fine_tune_model(new_data)
            else:
                # 首次训练
                await self._initial_train(new_data)
                
            # 清空缓冲区
            self.training_buffer.clear()
            self.update_count += 1
            self.last_update_time = datetime.utcnow()
            
            logger.info(f"增量学习更新完成，总计更新次数: {self.update_count}")
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"增量学习更新失败: {e}")
            
    async def _fine_tune_model(self, data: List[Dict[str, Any]]):
        """
        微调现有模型
        
        Args:
            data: 训练数据
        """
        # 这里需要根据具体使用的模型实现微调逻辑
        # 示例实现：
        logger.info(f"微调模型，使用 {len(data)} 个样本")
        # 实际实现会涉及模型训练代码
        
    async def _initial_train(self, data: List[Dict[str, Any]]):
        """
        首次训练模型
        
        Args:
            data: 训练数据
        """
        # 这里需要根据具体使用的模型实现训练逻辑
        # 示例实现：
        logger.info(f"首次训练模型，使用 {len(data)} 个样本")
        # 实际实现会涉及模型训练代码
        self.model = "trained_model"  # 占位符
        
    def get_model_info(self) -> Dict[str, Any]:
        """
        获取模型信息
        
        Returns:
            模型信息
        """
        return {
            "model_exists": self.model is not None,
            "buffer_size": len(self.training_buffer),
            "update_threshold": self.update_threshold,
            "last_update_time": self.last_update_time.isoformat(),
            "update_count": self.update_count
        }


class OnlineLearningService:
    """在线学习服务类，支持实时反馈学习"""
    
    def __init__(self):
        self.feedback_queue = asyncio.Queue()
        self.learning_task = None
        self.is_running = False
        self.processed_feedback_count = 0
        
    async def start_learning_loop(self):
        """启动在线学习循环"""
        if not self.is_running:
            self.is_running = True
            self.learning_task = asyncio.create_task(self._learning_worker())
            logger.info("在线学习循环已启动")
            
    async def stop_learning_loop(self):
        """停止在线学习循环"""
        if self.is_running:
            self.is_running = False
            if self.learning_task:
                self.learning_task.cancel()
            logger.info("在线学习循环已停止")
            
    async def _learning_worker(self):
        """在线学习工作器"""
        while self.is_running:
            try:
                # 从队列中获取反馈数据
                feedback_data = await self.feedback_queue.get()
                
                # 处理反馈数据
                await self._process_feedback(feedback_data)
                self.processed_feedback_count += 1
                
                # 定期保存模型
                if self.processed_feedback_count % 50 == 0:
                    await self._save_model_periodically()
                    
            except asyncio.CancelledError:
                logger.info("在线学习工作器被取消")
                break
            except Exception as e:
                logger.error(f"在线学习错误: {e}")
                
    async def _process_feedback(self, feedback_data: Dict[str, Any]):
        """
        处理反馈数据
        
        Args:
            feedback_data: 反馈数据
        """
        # 这里需要根据具体需求实现反馈处理逻辑
        logger.debug(f"处理反馈数据: {feedback_data}")
        # 实际实现可能包括：
        # 1. 数据预处理
        # 2. 特征提取
        # 3. 模型更新
        # 4. 性能评估
        
    async def _save_model_periodically(self):
        """定期保存模型"""
        logger.info("定期保存模型")
        # 实现模型保存逻辑
        
    async def submit_feedback(self, feedback: Dict[str, Any]):
        """
        提交反馈数据
        
        Args:
            feedback: 反馈数据
        """
        await self.feedback_queue.put(feedback)
        logger.debug(f"反馈数据已提交: {feedback}")
        
    def get_service_info(self) -> Dict[str, Any]:
        """
        获取服务信息
        
        Returns:
            服务信息
        """
        return {
            "is_running": self.is_running,
            "queue_size": self.feedback_queue.qsize(),
            "processed_feedback_count": self.processed_feedback_count
        }


class KnowledgeEvolutionService:
    """知识演化服务类，实现知识库内容的自动更新和演化"""
    
    def __init__(self, knowledge_base_service):
        """
        初始化知识演化服务
        
        Args:
            knowledge_base_service: 知识库服务实例
        """
        self.kb_service = knowledge_base_service
        self.evolution_rules = self._load_evolution_rules()
        self.last_evolution_time = datetime.utcnow()
        self.evolution_count = 0
        
        logger.info("知识演化服务初始化完成")
        
    def _load_evolution_rules(self) -> List[Dict[str, Any]]:
        """
        加载演化规则
        
        Returns:
            演化规则列表
        """
        # 这里可以加载预定义的演化规则
        # 示例规则：
        rules = [
            {
                "name": "merge_similar_items",
                "condition": "similarity > 0.9",
                "action": "merge_items"
            },
            {
                "name": "update_outdated_content",
                "condition": "age > 365 days",
                "action": "flag_for_review"
            },
            {
                "name": "enhance_low_quality",
                "condition": "quality_score < 0.5",
                "action": "suggest_improvements"
            }
        ]
        return rules
        
    def evolve_knowledge(self):
        """演化知识库内容"""
        try:
            # 获取需要更新的知识条目
            items_to_update = self._identify_items_for_update()
            
            updated_count = 0
            for item in items_to_update:
                # 应用演化规则
                evolved_content = self._apply_evolution_rules(item)
                
                # 更新知识条目
                if evolved_content:
                    self.kb_service.update_item(item.id, evolved_content)
                    updated_count += 1
                    
            self.evolution_count += 1
            self.last_evolution_time = datetime.utcnow()
            
            logger.info(f"知识演化完成，更新了 {updated_count} 个条目")
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"知识演化失败: {e}")
            
    def _identify_items_for_update(self) -> List[Any]:
        """
        识别需要更新的知识条目
        
        Returns:
            需要更新的知识条目列表
        """
        # 基于时间、使用频率、反馈等指标识别需要更新的条目
        candidates = []
        
        # 1. 长时间未更新的条目
        # 2. 频繁被访问但评分较低的条目
        # 3. 收到负面反馈的条目
        # 4. 相关领域有新知识的条目
        
        return candidates
        
    def _apply_evolution_rules(self, item: Any) -> Optional[str]:
        """
        应用演化规则更新知识条目
        
        Args:
            item: 知识条目
            
        Returns:
            更新后的内容，如果不需要更新则返回None
        """
        # 根据演化规则更新内容
        # 例如：合并相似条目、更新过时信息、添加新视角等
        return None  # 占位符
        
    def get_service_info(self) -> Dict[str, Any]:
        """
        获取服务信息
        
        Returns:
            服务信息
        """
        return {
            "last_evolution_time": self.last_evolution_time.isoformat(),
            "evolution_count": self.evolution_count,
            "rules_count": len(self.evolution_rules)
        }


def get_incremental_learning_service():
    """获取增量学习服务实例"""
    return IncrementalLearningService()


def get_online_learning_service():
    """获取在线学习服务实例"""
    return OnlineLearningService()


def get_knowledge_evolution_service(knowledge_base_service):
    """获取知识演化服务实例"""
    return KnowledgeEvolutionService(knowledge_base_service)